神经网络的信息统计的方法、众核系统、计算机可读介质技术方案

本公开提供了一种神经网络的信息统计的方法，由运行神经网络的众核系统执行，上述众核系统包括统计单元；该方法包括：统计单元接收神经元组的神经元的运行信号，对统计周期内的运行信号进行累加，根据累加的结果得到统计值信息；其中，每个神经元组包括一个或多个神经元，上述运行信号为神经网络的神经元在运行中产生的信号，上述统计值信息属于统计信息，该统计信息是对运行信号进行统计得到的信息。本公开还提供了一种众核系统、计算机可读介质。质。质。

【技术实现步骤摘要】
神经网络的信息统计的方法、众核系统、计算机可读介质


[0001]本公开涉及神经网络
，特别涉及神经网络的信息统计的方法、众核系统、计算机可读介质。

技术介绍

[0002]一些相关技术中，可用众核系统(如众核芯片)运行神经网络进行脑仿真。而神经网络运行过程中的各种统计数据，是分析、改进神经网络的重要依据。故众核系统运行神经网络时，可直接将各种运行信号(如发放脉冲)发送给外界的处理器(如CPU)，再由处理器进行统计、分析。
[0003]但是，神经网络产生的运行信号的数据量非常大，从而导致众核系统与处理器间传输的信息量很大，所需的传输带宽也很大。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种神经网络的信息统计的方法、众核系统、计算机可读介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种神经网络的信息统计的方法，由运行所述神经网络的众核系统执行，所述众核系统包括统计单元；所述方法包括：
[0006]所述统计单元接收神经元组的神经元的运行信号，对统计周期内的所述运行信号进行累加，根据所述累加的结果得到统计值信息；
[0007]其中，每个所述神经元组包括一个或多个神经元，所述运行信号为所述神经网络的所述神经元在运行中产生的信号，所述统计值信息属于统计信息，所述统计信息是对所述运行信号进行统计得到的信息。
[0008]在一些实施例中，本公开实施例的方法还包括：
[0009]将至少部分所述统计信息发送出所述众核系统。
[0010]在一些实施例中，所述统计信息还包括统计值分布信息；所述统计值分布信息包括多个分布区间的数据个数，每个所述分布区间的数据个数为在多个预定的所述统计值信息中，所述统计值属于该分布区间的所述统计值信息的个数；
[0011]众核系统还包括分布单元；
[0012]在所述根据所述累加的结果得到统计值信息之后，还包括：
[0013]所述分布单元接收多个预定的所述统计值信息，分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间，确定属于每个所述分布区间的所述统计值的个数为该分布区间的数据个数。
[0014]在一些实施例中，多个所述分布区间从零开始连续且等宽的分布；所述分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间包括：
[0015]分别将每个所述统计值信息的统计值除以所述分布区间的宽度，向上取整得到结果n，确定所述统计值属于从零开始的第n个所述分布区间。
[0016]在一些实施例中，所述分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区
间包括：
[0017]分别将每个所述统计值信息的统计值与每个所述分布区间的区间下限和区间上限比较；
[0018]响应于所述统计值大于或等于一个所述分布区间的区间下限且小于或等于其区间上限，确定所述统计值属于该分布区间。
[0019]在一些实施例中，所述神经网络为脑仿真神经网络；
[0020]所述统计值信息包括发放次数或发放率；
[0021]所述统计信息还包括统计值分布信息，所述统计值分布信息包括多个分布区间的数据个数，每个所述分布区间的数据个数为在多个预定的所述统计值信息中，所述发放次数或发放率属于该分布区间的所述统计值信息的个数。
[0022]第二方面，本公开实施例提供一种众核系统，其包括：
[0023]多个处理核；
[0024]片上网络，所述片上网络被配置为传输所述多个处理核间的数据和外部数据；
[0025]统计单元；
[0026]多个所述处理核用于运行神经网络；
[0027]所述统计单元用于接收神经元组的神经元的运行信号，对统计周期内的所述运行信号进行累加，根据所述累加的结果得到统计值信息；
[0028]其中，每个所述神经元组包括一个或多个神经元，所述运行信号为所述神经网络的所述神经元在运行中产生的信号，所述统计值信息属于统计信息，所述统计信息是对所述运行信号进行统计得到的信息。
[0029]在一些实施例中，所述统计单元包括累加模块和存储模块；
[0030]所述累加模块用于接收神经元组的神经元的运行信号，并将运行信号与存储模块中的暂存值求和，之后将求和结果写入存储模块；
[0031]存储模块用于将累加模块的求和结果存储为暂存值。
[0032]在一些实施例中，所述统计信息还包括统计值分布信息；所述统计值分布信息包括多个分布区间的数据个数，每个所述分布区间的数据个数为在多个预定的所述统计值信息中，所述统计值属于该分布区间的所述统计值信息的个数；
[0033]本公开实施例的众核系统还包括：
[0034]分布单元，所述分布单元用于接收多个预定的所述统计值信息，分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间，确定属于每个所述分布区间的所述统计值的个数为该分布区间的数据个数。
[0035]在一些实施例中，所述分布单元包括归属计算模块、分布确定模块，以及与分布区间一一对应的多个区间统计模块；
[0036]所述归属计算模块用于接收多个预定的所述统计值信息，分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间，并向所述分布区间对应的区间统计模块发出计数信号；
[0037]每个所述区间统计模块用于对接收到的计数信号进行计数；
[0038]所述分布确定模块用于根据各区间统计模块的计数结果确定所述统计值分布信息。
[0039]第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开实施例的任意一种神经网络的信息统计的方法。
[0040]本公开实施例中，由运行神经网络的众核系统自身直接统计得到神经网络运行的统计信息，故众核系统只要将统计信息发给外界(如处理器)即可，而作为结果的统计信息的数据量显然远远小于原始的运行信号的数据量，故众核系统与处理器(如CPU)之间传输的数据量大幅降低，所需带宽也大幅降低，同时处理器所要进行的运算量也大幅降低。
附图说明
[0041]附图用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与详细实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。通过参考附图对详细实施例进行描述，以上和其它特征和优点对本领域技术人员将变得更加显而易见，在附图中：
[0042]图1为本公开实施例提供的一种神经网络的信息统计的方法的流程图；
[0043]图2为本公开实施例提供的另一种神经网络的信息统计的方法的流程图；
[0044]图3为本公开实施例提供的一种众核系统的组成框图；
[0045]图4为本公开实施例提供的另一种众核系统的组成框图；
[0046]图5为本公开实施例提供的一种计算机可读介质的组成框图。
具体实施方式
[0047]为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开提供的神经网络的信息统计的方法、众核系统、计算机可读介质进行详细描述。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经网络的信息统计的方法，由运行所述神经网络的众核系统执行，所述众核系统包括统计单元；所述方法包括：所述统计单元接收神经元组的神经元的运行信号，对统计周期内的所述运行信号进行累加，根据所述累加的结果得到统计值信息；其中，每个所述神经元组包括一个或多个神经元，所述运行信号为所述神经网络的所述神经元在运行中产生的信号，所述统计值信息属于统计信息，所述统计信息是对所述运行信号进行统计得到的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：将至少部分所述统计信息发送出所述众核系统。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述统计信息还包括统计值分布信息；所述统计值分布信息包括多个分布区间的数据个数，每个所述分布区间的数据个数为在多个预定的所述统计值信息中，所述统计值属于该分布区间的所述统计值信息的个数；众核系统还包括分布单元；在所述根据所述累加的结果得到统计值信息之后，还包括：所述分布单元接收多个预定的所述统计值信息，分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间，确定属于每个所述分布区间的所述统计值的个数为该分布区间的数据个数。4.根据权利要求3所述的方法，其中，多个所述分布区间从零开始连续且等宽的分布；所述分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间包括：分别将每个所述统计值信息的统计值除以所述分布区间的宽度，向上取整得到结果n，确定所述统计值属于从零开始的第n个所述分布区间。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述分别确定每个所述统计值信息的统计值所属的所述分布区间包括：分别将每个所述统计值信息的统计值与每个所述分布区间的区间下限和区间上限比较；响应于所述统计值大于或等于一个所述分布区间的区间下限且小于或等于其区间上限，确定所述统计值属于该分布区间。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络为脑仿真神经网络；所述统计值信息包括发放次数或发放率；所述统计信息还包括统计值分布信息，所述统计值分布信息包括多个分布区间的数据个数，每个所述分布区间的数据个数为在多个预定的所述统计值信息中...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴臻志，张启坤，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：